Synthetic Aperture Radar (SAR)를 활용하여 토양수분을 산출 할 시 기존의 위성기반 자료에 비해 고해상도의 공간 자료를 생산할 수 있다. 고해상도의 광역 토양수분 자료는 기존의 위성 기반 토양수분 대비 보다 세밀한 지표면 토양수분 변동 관측이 가능하게 하므로, 산사태, 산불 및 홍수와 같은 자연재해 연구에 활용성이 뛰어나다. 하지만 SAR 신호인 후방산란계수는 토양수분 뿐만 아니라, 식생에 의한 영향도 포함하기 때문에 정확한 토양수분을 산정하기 위해서는 이러한 영향을 고려하는 단계가 요구된다. 본 연구에서는 한반도 중부의 농지, 산지, 및 초지의 식생조건 하에서 Sentinel-1 위성 SAR 자료를 활용하여 토양수분을 산정하기 위한 연구를 수행하였다. 식생의 영향을 고려하기 위해 대표적인 지표면 레이더 신호 산란 모형인 Water Cloud Model (WCM)을 사용하였으며, 식생 인자로 Radar Vegetation Index (RVI)를 활용하였다. 연구 지역으로는 토지피복도에 따라 농지와 초지, 산지 각각 2개 지역, 총 6개 대상 지역을 선정하였다. WCM의 매개변수 모의를 위해 지상 관측 토양수분 자료를 활용하였다. 관측 토양수분과의 검증 결과 초지, 산지, 농지 순으로 높은 정확도가 나타났으며, 특히 산지에서는 짙은 식생에도 불구하고 상관계수 값이 0.5 이상으로 나타난 반면 농지에서는 0.3 미만의 매우 낮은 값이 관측되었다. 연구 결과를 통해 다양한 식생 피복에서 SAR 기반 토양수분 산정에 적합한 관측 토양수분 조건을 제시 하였다. 향후 식생 높이, 식생 종류 등 과 융합한 연구가 수행된다면 보다 정확한 토양수분을 산정 할 수 있을 것으로 판단된다.
영상레이더(SAR)에서 인공표적에 대한 모델링은 주로 3차원 CAD(Computer Aided Design) 모델의 면(face) 및 모서리(edge)에서 반사되는 레이더 신호를 광선추적(ray-tracing) 방식으로 시뮬레이션하고 있고, 지구 표면의 클러터(clutter)에 대한 모델링은 영상레이더 이미지 자체에 대한 통계학적(statistical) 분석을 통해 분포(distribution) 특성이 유사한 종류들을 구분하는 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 지상의 인공표적 및 지표면의 배경 클러터를 3차원 점구름(point cloud) 산란점(scatterer point) 모델로 만들고 두 개의 모델이 통합된 상황에서 계산적(computational)인 신호처리 과정을 통해 영상 레이더 이미지를 생성하였으며, 이것을 실제 차량탑재형 영상레이더 시스템의 스트립맵(stripmap) 이미지 생성 결과 및 전자기적(EM) 모델링 또는 통계학적 분포 모델을 사용하여 분석한 결과와 유사한 지 비교해 보았다. 모델링 대상은 지상의 인공표적인 교량(다리)을 선정 했는데, 그 이유는 교량의 경유 주변에 수면과 지면이 같이 존재하는 특성이 있고 또한 군사용 및 민간용 활용에서 모두 관심이 많은 표적이기 때문이다.
철근 콘크리트 교량 바닥판은 차량 하중과 우수침투 등으로 가장 먼저 손상이 발생하며 제설염화물 등으로 인한 철근 및 기타 금속 부재가 부식되면서 콘크리트 열화가 주로 발생한다. 교량 바닥판의 시공 상태 및 포장 내부 바닥판의 열화는 지표투과레이더(ground-penetrating radar, GPR) 탐사 자료를 이용하여 평가하고 있다. 교량의 콘크리트 열화 상태를 평가하기 위해서는 철근의 위치 및 열화 지점을 정확하게 파악하기 위한 GPR 자료 해석 기술 개발이 필요하다. GPR 탐사에서는 지반 매질의 레이더파 전파 속도 차이에 의한 반사 및 회절파 신호를 취득한다. 그러므로 이 연구에서는 GPR 탐사 자료를 이용해서 지반 매질의 레이더파 전파 속도를 추정하고 교량 바닥판의 열화를 평가하기 위한 완전파형역산(full-waveform inversion, FWI) 기술을 개발하였다. 개발된 FWI 기술의 적용성은 콘크리트 박리 및 철근 부식과 같은 교량 바닥판 열화현상을 보여주는 GPR 속도 모델을 만들어서 수치 실험을 수행하여 검증하였다. 합성 GPR 자료로 역산한 결과 교량 바닥판의 철근 위치와 열화 지점을 역산으로 계산된 속도 영상으로 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 불균일한 클러터 환경에서 다양한 정규화 방법을 사용한 NHD(nonhomogeneity detector) 기술을 통해 비행체 레이더를 위한 STAP(space-time adaptive processing)의 성능 평가를 수행하였다. 실제로 클러터는 시스템 환경에 따라 임펄스 신호와 같은 신호의 크기가 매우 큰 간섭 신호를 종종 포함하고 있기 때문에 수신된 간섭 신호는 균일한 신호와 불균일한 신호로 구성된다. 이 환경에서 STAP의 성능을 유지하기 위해서는 NHD 기술이 필수적이고, 그 NHD 결과를 이용한 정규화는 불균일한 신호를 제거하는데 효과적인 방법이다. 최적의 정규화는 주어진 데이터의 특성을 잘 고려한 대푯값을 통해서 가능하고, 이에 우리는 K 평균 군집화 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘에서는 군집화에 필요한 묶음의 수를 결정할 때 불규칙한 데이터의 특성을 고려할 수 있게 되고 군집화 된 결과를 이용해 균일한 데이터만을 선택하기 위한 대푯값을 결정할 수 있게 된다. 또한 여기서 우리는 시시각각 변화하는 불규칙적인 데이터의 특성을 잘 반영하기 위해, 적절한 묶음의 수를 결정하기 위한 방법을 연구한다. 시뮬레이션 결과를 통해 K 평균 군집화 알고리즘이 기존의 정규화 방법들에 비하여 매우 우수한 정규화와 목표물 검출 성능을 갖는 것을 확인할 수 있었다.
GPR 탐사는 천부 지하 대상체 탐지에 유용한 방법이다. 그러나 다수의 GPR 적용사례에서 보여지듯이 천부 대상체에 의한 신호들은 지표에 의한 강한 반사파에 묻혀서 나타난다. 따라서 대상체에 의한 반사파를 이러한 강한 신호로부터 분리해낼 수 있는 신호처리 기법의 적용이 요구된다. 이 연구에서 사용된 파형압축기법은 신호의 폭을 압축시키는 것으로 심하게 오염되어 흐트러진 파형들로부터 신호를 분리해내는 방법이다. 이 논문에서는 위너필터링 (Wiener filtering) 기법을 사용하여 GPR 자료의 파형압축을 수행하는 자료처리방법을 소개하였다. 이 필터는 매설된 관로 위에서 얻어진 수치모형자료 및 현장 GPR 자료에 적용되었다. 이 분별방법은 강한 지표반사로부터 대상체의 반사신호를 구분해 내는 것과 파형압축을 위한 기준신호로서의 지표반사를 분리해 내기 위한 두 곳 모두에 사용 되었다. 파형압축 필터에 있어서 기준신호의 선정은 매우 중요한 문제이다. 그 이유는 특별히 기준신호의 신호대 잡음비가 낮을 경우 신호의 복이 압축될수록 잡음수준이 증가하게 되기 때문이다. GPR 수치모형자료와 현장 자료에 적용시킨 결과 GPR 영상의 눈에 띄는 개선을 보여주었다 즉, 지표반사파와 대상체에 의한 반사파의 구별이 뚜렷해지고 이를 통해 훨씬 좋은 결과를 나타내었다. 그러나, 현장자료에서는 잡음의 고주파성분을 포함하는 넓은 대역폭을 갖는 기준신호 때문에 약간의 잡음수준의 증가로 나타났다. 지표반사파를 기준신호로 사용하면 GPR자료의 파형의 복을 압축시킬 수 있이 지하 대상체에 의한 반사 영상의 질을 향상시킬 수 있다.
고해상도 영상 획득을 위해 데이터량과 처리시간에 대한 이점으로 인해 deramping 기법을 많이 적용한다. 그러나 ADC를 통해 디지털 신호로 변환하는 과정에서 시스템 구동 신호에 의한 원하지 않는 잡음 톤(spurious signal, noise-tone)이 들어올 수 있다. 이 경우, 영상에 직접적이고 심각한 품질 저하가 발생하게 된다. 이를 해결하기 위해서는 deramped SAR에서 발생 가능한 잡음 톤에 대한 특성 분석을 통해 불필요한 신호를 적절히 선택하고 또한, 신호 특성을 반영하여 원시데이터 상에서 잡음 신호를 효과적으로 제거해야 한다. 본 논문에서는 잡음 톤에 대한 원인 및 특성 분석을 바탕으로 원시데이터 상에서 잡음 톤을 효율적으로 제거하는 방법을 제안하였다.
신호의 도래각(: Angle-of-Arrival, AOA) 추정기 및 간섭 제거기 등으로 구성된 적응 빔형성기 기반의 신호정보 수집(: Signal Intelligence, SIGINT) 시스템은 레이더나 위성 등과 같은 각종 장비를 활용하여 다양한 신호정보를 수집하기 위한 최첨단 기술이다. 본 논문에서는 도래각 추정기와 적응 빔형성기로 구성된 효율적인 신호정보 수집 시스템의 구조를 제안한다. 다양한 신호의 도래각 정보를 추정하기 위해 MUSIC(: Multiple Signal Classification) 알고리즘을 사용하고, 불필요한 간섭 신호를 제거하기 위해 MVDR(: Minimum Variance Distortionless Response) 기법을 사용한다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 적응 빔형성기의 성능을 평가한다.
단백질의 아미노산 조성은 생물정보학의 여러 문제를 해결하기 위한 기초적인 정보로 자주 활용된다. 본 논문에서는 아미노산간의 진화적인 연관성을 정의한 BLOSUM 행렬에서 유도한 유사도 함수를 사용하여 아미노산 조성을 결정한다. 이러한 방법은 생물학적인 연관성이 있는 단백질 서열일수록 비슷한 아미노산 조성을 갖도록 한다. 또한 단백질의 구조와 기능에 중요한 역할을 하는 위치-특이적인 아미노산의 분포를 추정하기 위해서 레이더나 음성 신호의 스펙트럼 분석에 사용되는 개념인 시간-종속 분석, 시간 해상도와 주파수 해상도의 개념을 적용하였다. 제안한 방법을 단백질의 세포내 위치예측에 적용하여 기존의 아미노산 조성 추정 방법을 사용하는 것보다 크게 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
Fractional 푸리에변환(Fractional Fourier Transform : FRFT)은 기존의 푸리에 변환의 일반화된 형태로서, 양자역학분야에서 처음 소개되었다. FRFT가 가지는 시간-주파수 영역에서의 단순하면서도 유용한 특성으로 인하여, 지금까지 소나 및 레이더 신호처리 분야에서 많은 연구결과들이 발표되었으며, 푸리에 변환을 활용한 기존의 방법보다 우수한 연구결과를 보여 왔다. 본 논문에서는 LFM(Linear Frequency Modulation)신호들이 겹쳐져 수신되었을 경우에 이들 신호들을 검출하고 분리하기 위해 FRFT를 이용하였다. 실험결과 수신된 LFM 신호들을 FRFT 영역에서 효율적으로 검출하고 분리가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 레이더용 다중채널 수신기의 설계 및 제작 그리고 측정 결과를 소개한다. 설계된 다중채널 수신기는 주파수 X-대역에서 8개의 동일 특성을 갖는 신호를 수신 할 수 있으며, 80[dB]이상의 높은 동특성을 갖는다. 또한 직접수신처리를 위해 2개의 디지털복조처리기가 내장된 일체형이므로 수신경로의 손실을 최소화하였고, 자체점검 기능을 부여하여 시스템의 안정성을 확보하였다. 다중채널 수신기의 성능으로는 수신이득 $14{\pm}2[dB]$, 수신 잡음지수 19[dB], 수신 경로상의 크기와 위상 차이는 각각 ${\pm}2[dB]$, $10^{\circ}$이하를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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